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复杂环境下的红外弱小目标检测技术研究
Research on infrared dim small target detection technology in complex environment
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太原卫星发射中心 山西太原 ;
[1] 樊华,武文波,焦智,等. 基于三维滤波的红外弱小目标检测技术研究[J]. 电子技术应用,2021,47(3):106-110.
[2] 杨德振,喻松林,冯进军,等. 机载复杂场景下的低虚警红外目标检测[J]. 光学精密工程,2022,30(1):96-107.
[3] 钮赛赛,周华伟,朱婧文,等. 基于YOLO智能网络的红外弱小多目标检测技术[J]. 上海航天,2019,36(5):28-34
[4] 孙熊伟. 复杂背景下海面红外小目标快速检测技术研究[D]. 安徽:中国科学技术大学,2019.
[5] 杨其利,周炳红,郑伟,等. 基于全卷积网络的红外弱小目标检测算法[J]. 红外技术,2021,43(4):349-356.
[6] 蔡云泽,张彦军. 基于双通道特征增强集成注意力网络的红外弱小目标检测方法[J]. 空天防御,2021,4(4):14-22.
[7] 杨海静. 基于视觉特征融合的红外弱小目标检测方法研究[D]. 重庆:重庆邮电大学,2020.
[8] 王宇翔,韩振铎,王宏敏. 基于多向差异度的红外弱小目标检测算法[J]. 红外技术,2012,34(6):351-355.
[9] 周慧鑫,赵营,秦翰林,等. 多尺度各向异性扩散方程的红外弱小目标检测算法[J]. 光子学报,2015,44(9):146-150.
[10] 黄苏琦. 时空谱多特征联合红外弱小目标检测方法研究[D]. 四川:电子科技大学,2020.
[11] 寇志强,艾斯卡尔•艾木都拉. 局部最大熵的红外小目标快速检测方法[J]. 激光杂志,2020,41(7):18-22.
[12] 张秋实. 红外和可见光图像的融合分类及红外目标检测[D]. 北京:北京化工大学,2018.
姜新军*,邢永鹏. 复杂环境下的红外弱小目标检测技术研究 [J]. 国际计算机科学进展. 2023; 3; (2). 12 - 16.
刘**嘉兴南湖****** 已认证✔
2025-09-22 02:11:42
针对背景噪声、运动目标等复杂环境下的红外弱小目标检测展开研究,研究问题结合领域实际场景,并提出解决方法,有较好的借鉴意义
刘**湖南科技****** 已认证✔
2025-09-16 12:53:20
改文章对复杂环境下红外弱小目标检测展开研究,并获得较高的检测精度,为复杂环境弱小目标检测提供了一种良好的解决思路
胡**东北林业****** 已认证✔
2025-09-13 07:16:35
研究意义和结论很高。
2025-09-13 07:16:00
该论文对我目前的研究很有借鉴意义。
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